멀티 에이전트 시스템- SWARM

 

llm을 활용할 수 있는 새로운 프레임 워크 openAI의 SWARM이 공개되었는데 공개된지 한 달이 되지 않았는데 많은 사람들이 관심을 가지고 있습니다.

 

 

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SWARM의 주요 특징

1. 자율성

각 개체가 독립적으로 행동하며, 서로 간에 상호작용을 통해 전체 시스템의 목표를 달성합니다.

마치 회사에서 하나의 목표를 위해 각자의 역할을 수행하는 모습과 같습니다.

 

2. 확장성

개체 수가 늘어나더라도 시스템이 원활하게 작동할 수 있음.

 

3. 강건성

일부 개체가 고장 나더라도 전체 시스템에 큰 영향을 주지 않고 계속 작동이 가능함.

 

4. 핸드오프

에이전트가 자신이 맡은 작업을 마치면, 다음 단ㄱ계의 작업을 다른 에이전트에게 작업을 넘김

 

5. 컨텍스트 변수

에이전트 간 정보를 공유하기 위한 변수로, 작업중에 갱신되어 여러 에이전트가 통합된 정보를 기반으로 응답을 생성하여 연속성과 일관성을 유지

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GPT에게 계속 시키는것과는 어떤 차이가?

GPT와의 대화	Swarm 에이전트
중앙 집중 사용자가 GPT와 1대1로 대화할 때는 주로 중앙 집중식 구조에서 한 번에 하나의 요청에 대해 응답을 얻는 방식입니다. 모든 질문은 같은 모델에 전달되고, 그 모델이 개별적인 응답을 제공합니다.	분산처리 Swarm 에이전트는 분산된 시스템을 기반으로 작동합니다. 즉, 여러 에이전트가 서로 다른 역할을 맡아 협력적으로 작업을 처리하는 방식입니다. 각 에이전트가 독립적으로 특정 작업을 수행하면서 서로 상호작용하기 때문에 작업을 동시에 여러 방향에서 처리할 수 있습니다.
일반적인 GPT 대화에서는 사용자가 한 질문을 하고 모델이 답변을 주는 형식으로, 한 번에 하나의 응답만 생성됩니다. 복잡한 문제를 다룰 때는 이 단일 응답이 적합하지 않거나 시간 소모가 클 수 있습니다.	병렬처리 및 협력적 수행 Swarm 시스템은 여러 작업을 병렬적으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 글을 작성할 때 여러 에이전트가 동시에 목차 작성, 내용 구성, 문법 검토 등을 분담하여 작업을 진행할 수 있습니다. 그 결과, 보다 복잡한 작업이 효율적으로 처리되고 시간도 단축될 수 있습니다. 각 에이전트는 자신이 맡은 부분을 처리한 뒤 이를 협력적으로 종합하여 최종 결과물을 만들어냅니다.
하나의 GPT 모델은 모든 질문에 대해 답변할 수 있지만, 모든 역할을 전담하다 보니 다소 일반적이고 포괄적인 답변이 나올 수 있습니다. 또한 문법 검토나 SEO 최적화 등 구체적인 작업에서는 추가적인 전문적인 처리가 필요할 수 있습니다.	전문성 특화 및 역할분담 각 에이전트는 특정한 역할에 전문화되어 있습니다. 예를 들어, 일부 에이전트는 주제 설정에 강하고, 다른 에이전트는 문법 검토, 또 다른 에이전트는 SEO 최적화를 담당할 수 있습니다. 이를 통해 더 세밀하고 전문적인 결과를 얻을 수 있습니다. 특정 에이전트는 더 나은 SEO 결과를 내기 위해 최적화 알고리즘을 사용할 수 있고, 다른 에이전트는 글의 일관성을 유지하는 데 집중할 수 있습니다.
GPT 대화에서 얻는 결과는 주로 한 번에 하나의 응답이므로, 사용자가 이를 보고 직접 피드백을 주거나 수정 요청을 해야 합니다. 이러한 방식에서는 연속적인 피드백이 있지만, 시스템이 스스로 응답을 평가하고 개선하는 데에는 한계가 있습니다.	에이전트들끼리 상호작용하고 피드백을 주고받을 수 있습니다. 예를 들어, 한 에이전트가 주제를 선정하고 구조를 만들면, 다른 에이전트가 이를 바탕으로 내용을 작성한 후 다시 첫 에이전트에게 수정할 부분을 요청할 수 있습니다. 이를 통해 각 단계에서 스스로 개선하는 피드백 루프가 형성되며, 최종 결과물의 품질을 높일 수 있습니다.
보통 사용자가 직접 질문하고 답변을 받는 방식으로, 여러 작업을 동시에 진행하려면 다수의 세션이 필요하거나 하나의 세션에서 많은 시간이 소요됩니다.	확장성 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 구조이므로 확장성이 뛰어납니다. 각 에이전트가 독립적으로 작업을 수행하므로, 작업량이 많아지더라도 적절한 에이전트 수를 조정함으로써 시스템이 효율적으로 처리할 수 있습니다.
GPT는 한 번에 하나의 요청에 대해 처리하지만, 모든 작업을 한 번에 다룰 수 없으며 각 작업을 순차적으로 진행해야 합니다.	개별화 각 에이전트는 개별적으로 데이터를 처리하고 특정한 작업을 완수할 수 있기 때문에, 더 세밀하게 각 과정에서 전문적인 처리를 할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 문단을 SEO에 최적화할 때 그 과정을 별도의 에이전트가 전담하여 결과물을 개선할 수 있습니다.

 

단 SWARM은 실험적/교육용이기에 서비스 배포에는 다소 부족함이 있을 수 있습니다.

 

Swarm is currently an experimental sample framework intended to explore ergonomic interfaces for multi-agent systems. It is not intended to be used in production, and therefore has no official support. (This also means we will not be reviewing PRs or issues!)
The primary goal of Swarm is to showcase the handoff & routines patterns explored in the Orchestrating Agents: Handoffs & Routines cookbook. It is not meant as a standalone library, and is primarily for educational purposes.

[!경고] Swarm은 현재 실험적인 샘플 프레임워크로, 멀티 에이전트 시스템을 위한 인체공학적 인터페이스를 탐구하기 위한 것입니다. 프로덕션 환경에서 사용하기 위한 것이 아니며, 공식적인 지원을 제공하지 않습니다. (따라서 PR이나 이슈는 검토되지 않습니다!)

Swarm의 주요 목표는 Orchestrating Agents: Handoffs & Routines Cookbook 에서 탐구한 핸드오프 및 루틴 패턴을 보여주는 것입니다. 독립적인 라이브러리로 사용하기보다는 교육적인 목적으로 만들어졌습니다.

 

해당 프레임워크는 openAI의 github 에서 확인 가능합니다.

 

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참고 자료

openAI github :  https://github.com/openai/swarm

GitHub - openai/swarm: Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration. Managed by OpenAI Solut

테디노트 유튜브 : https://www.youtube.com/watch?v=iqXn6Oiis4Q